Datahygiene: En hurtigveiledning for datasammenslåing

Datahygiene - Hva er en sammenslåing?

En sammenslåingsrensing er en sentral funksjon for forretningsdrift som direkte e-postmarkedsføring og å skaffe en enkelt kilde til sannhet. Imidlertid tror mange organisasjoner fremdeles at sammenslåingsrensingsprosessen kun er begrenset til Excel-teknikker og funksjoner som gjør veldig lite for å rette opp stadig mer komplekse behov for datakvalitet.

Denne veiledningen vil hjelpe forretnings- og IT-brukere med å forstå sammenslåingsrensingsprosessen, og muligens få dem til å forstå hvorfor teamene deres ikke lenger kan fortsette å slå seg sammen og rense gjennom Excel.

La oss begynne!

Hva er en Merge Purge-prosess eller -funksjon?

Merge purge er prosessen med å bringe flere datakilder til ett sted samtidig som dårlige poster og duplikater fjernes fra kilden.

Det kan enkelt beskrives i følgende eksempel:

Kundedata

Legg merke til at bildet ovenfor har tre lignende poster med flere problemer knyttet til datakvalitet. Når du bruker en flette-rensefunksjon til denne posten, vil den bli forvandlet til en ren og enestående utgang som eksemplet nedenfor:

Dupliser data

Ved sammenslåing og rensing av duplikatene fra flere datakilder, viser resultatet en konsolidert versjon av den opprinnelige posten. En annen kolonne [Industry] er lagt til platen, hentet fra enda en versjon av platen.

Resultatet av en sammenslåingsrenseprosess oppretter poster som inneholder unik informasjon som tjener forretningsformålet med data. I eksemplet ovenfor vil dataene etter at de er optimalisert tjene som en post som er pålitelig for markedsførere i postkampanjer.

Beste fremgangsmåter for sammenslåing og rensing av data

Uavhengig av bransje, virksomhet eller bedriftsstørrelse, fungerer sammenslåingsrensingsprosesser som grunnlag for målene for datastasjonen. Selv om øvelsen bare var begrenset til kombinasjon og eliminering, har sammenslåing og rensing i dag utviklet seg til en viktig mekanisme som gjør det mulig for brukere å analysere dataene sine i detalj.

Til tross for at prosessen i stor grad automatiseres nå gjennom omfattende flette renseprogramvare og verktøy, trenger brukerne fremdeles å opprettholde den beste fremgangsmåten for datafusjon. Følgende er noen jeg anbefaler deg å følge:

  • Holde fokus på datakvalitet: Før du utfører en sammenslåingsrensing, er det viktig å rense og standardisere data, da dette sikrer at deduseringsprosessen er enklere. Hvis du deduperer uten å ha rengjort dataene, vil resultatene bare skuffe deg.
  • Holde seg til en realistisk plan: Dette er i tilfelle en enkel datasammenslåingsprosess ikke er en prioritet for deg. Det anbefales at du oppretter en plan som vil hjelpe deg med å vurdere typen poster du ønsker å slå sammen og rense.
  • Optimalisering av datamodellen: Vanligvis utvikler selskaper etter en innledende renseprosess en bedre forståelse av datamodellen. Når en foreløpig forståelse av modellen din er utviklet, kan du lage KPI-er og redusere tiden som brukes på den generelle prosessen.
  • Opprettholde en oversikt over lister: Å rense en liste handler ikke nødvendigvis om å slette listen helt. Enhver programvare for rensing av datasammenslåing gjør at du kan lagre postene og opprettholde en database med hver endring som er gjort i listen.
  • Holde en enkelt kilde til sannhet: Når brukerdata er hentet fra flere poster, blir avvik møtt på grunn av ulik informasjon. I dette tilfellet hjelper sammenslåing og rensing til å skape en enkelt sannhetskilde. Dette inkluderer all nødvendig informasjon om kunden.

Fordelene med selvbetjeningsfletteprogramvare

En effektiv løsning for å skape en enkelt sannhetskilde, samtidig som du sørger for at du følger de gjenværende beste metodene, er å få en fusjonsprogramvare for rensing. Et slikt verktøy vil overskrive gamle poster ved hjelp av ny informasjon gjennom en dataoverlevelsesprosess.

Videre kan selvbetjeningsflette-renseverktøy gjøre det mulig for forretningsbrukere å slå sammen og tømme datapostene sine uten å gjøre det nødvendig for dem å ha inngående programmeringskunnskap eller erfaring.

Det ideelle flette-rensningsverktøyet kan hjelpe forretningsbrukere med:

  • Forbereder data gjennom vurdering av feil og informasjonskonsistens
  • Rengjøring og normalisering av data i samsvar med definerte forretningsregler
  • Matcher flere lister via en kombinasjon av etablerte algoritmer
  • Fjerning av duplikater med høy nøyaktighetsgrad
  • Å lage gyldne poster og skaffe en enkelt kilde til sannhet
  • & mye mer

Unødvendig å si, i en tid der automatisering har blitt avgjørende for forretningssuksess, har ikke selskaper råd til å forsinke å optimalisere forretningsdataene sine. Dermed har moderne datasammenslåings- / renseverktøy nå blitt flaggskipløsningen for eldgamle problemer knyttet til komplekse prosesser for sammenslåing og rensing av data.

Datastige

Et selskaps data er en av deres mest verdifulle eiendeler - og akkurat som alle andre eiendeler, må data pleies. Selv om selskaper har blitt laserfokusert på å skaffe seg økende mengde informasjon og styrke sin datainnsamling, ender de innhentede dataene med å ligge i dvale og tar opp dyr CRM eller lagringsplass i lange perioder. I slike tilfeller må dataene renses før de kan brukes til forretningsbruk.

Imidlertid kan den komplekse prosessen med sammenslåing / rensing forenkles ved hjelp av en programvare for rensing av rensing med ett stopp som hjelper deg å slå sammen datakilder og lage poster som faktisk er verdifulle.

Data Ladder er et datakvalitetsprogramvareselskap som er dedikert til å hjelpe forretningsbrukere å få mest mulig ut av dataene sine gjennom verktøy for datamatching, profilering, deduplisering og berikelse. Enten det er å matche millioner av poster gjennom våre uklare matchingsalgoritmer, eller å transformere komplekse produktdata gjennom semantisk teknologi, gir Data Ladders datakvalitetsverktøy et overlegen servicenivå uten sidestykke i bransjen.

Last ned en gratis prøveversjon

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.